CIFQA는 LLM이 다단계 금융 계산에서 그럴듯하지만 수치적으로 틀린 답을 내는 문제를 해결하기 위해 언어 이해와 수치 실행을 분리한 결정론적 도구 기반 다중 에이전트 프레임워크다. 질의 해석, 라우팅, 파라미터 추출, 계산 계획, 응답 생성을 전담하는 에이전트를 두고, 실제 금융 계산과 규칙 적용은 결정론적 파이썬 도구가 수행한다. 정기예금 질의 응답에 적용해 평가한 결과 계산 집약적 질의에서 95.54%, 전체 정확도 90.87%를 기록해 완전한 공식과 금리표를 제공받은 LLM 기반 직접 답변보다도 크게 앞섰다. CIFQA 안에서 동작하는 17B 오픈소스 모델이 동일한 정보를 받은 훨씬 큰 프론티어 모델을 능가해, 아키텍처 설계가 모델 규모보다 수치 신뢰성에 더 중요하다는 점을 보여줬다.

• •언어 이해와 수치 실행을 분리해 금융 계산 오류를 줄이는 결정론적 도구 기반 다중 에이전트 프레임워크
• •정기예금 질의에서 계산 집약적 정확도 95.54%, 전체 정확도 90.87% 달성
• •정확한 금리 조회·기간 계산·중도해지 로직 등 결정론적 구성요소가 성능의 핵심
• •17B 오픈소스 모델이 CIFQA 구조 안에서 훨씬 큰 프론티어 모델을 능가, 아키텍처가 모델 규모보다 중요함을 입증